资源约束下可迁移锂离子电池周期性健康状态评估的数据充分性研究

为解决锂离子电池健康状态（SOH）估计中数据获取成本高、迁移性差的问题，研究人员提出了一种数据充分性（DS）评估框架，通过量化特征可预测性（PC）和可迁移性（TC），确定仅需约8%生命周期数据即可实现高精度跨条件SOH估计，为电池管理算法开发节省大量时间和资源。

　　

随着锂离子电池在电动汽车、可再生能源存储和便携式电子设备中的广泛应用，准确估计电池的健康状态（SOH）成为确保系统安全高效运行的关键挑战。尽管数据驱动方法在电池SOH估计中展现出显著优势，能够实现及时的健康监测和维护决策，但这些方法通常需要大量历史数据，给数据存储和计算带来巨大压力，特别是在资源受限的边缘设备中。更棘手的是，电池在实际应用中工作条件复杂多变，以往数据训练的模型往往不能直接适用于新电池或不同运行场景。虽然一些研究尝试通过数据生成或迁移学习策略减少数据需求，但生成数据的真实性受限于对退化机制的理解不足，而迁移学习中对训练数据量的选择又缺乏统一标准，多依赖主观经验（例如使用前100次循环、30%或66%的寿命数据），导致模型泛化能力不足。因此，一个核心问题尚未解决：如何确定目标域早期循环数据的最小充分量，以实现可靠且准确的SOH估计？

针对这一难题，发表在《Cell Reports Physical Science》上的研究提出了一种数据充分性（Data Sufficiency, DS）的经验评估框架，旨在确定在可预测性和跨条件迁移性前提下，SOH估计算法所需的最小数据量。该研究通过分析特征的可预测能力（Predictive Capability, PC）和可迁移能力（Transferable Capability, TC），定义DS为归一化可预测性和可迁移性的线性函数，从而在资源约束下为电池管理算法的开发提供数据收集的停止准则，显著节省数据整理成本、模型开发时间和迭代周期。

为验证DS框架的有效性和普适性，研究人员汇集了7个公开数据集，涵盖310个电池、超过30万次循环，涉及6种材料（LFP、NCM811、NCM333、NCM523、NCA、LCO）和7种迁移场景（温度、充电速率、放电速率、截止电压等）。通过从充电电压曲线中提取具有明确物理意义的特征（如极化速率、充电容量、电阻、各类极化等），并依据其演化趋势计算PC和TC，研究实现了对电池退化行为的量化描述和跨条件适应性的评估。

关键技术方法包括：1）从多源数据集（THU、NASA、CALCE、TJU、XJTU、HUST、MIT）中提取与退化机制相关的 interpretable 特征；2）利用 Pearson 相关系数和 Wasserstein 距离分别量化特征的可预测性（PC）和可迁移性（TC）；3）采用长短期记忆网络（LSTM）进行序列建模，并通过微调（fine-tuning）实现源域到目标域的模型迁移；4）基于准确率变化和PC-TC联合指标确定观察数据充分性（ODS）和理论数据充分性（TDS）。

研究结果显示，在多数数据集中，早期循环阶段（前80次循环左右）的PC和TC值均保持较高水平，表明该阶段数据已能充分捕获退化趋势并支持模型迁移。通过特征选择，进一步优化模型，发现高精度特征主要集中在PC和TC均高的区域（top-right quadrant），这些特征多与低电流阶段（热力学过程）和高电流阶段（动力学过程）相关，分别贡献于直接SOH估计和跨条件鲁棒性。

在模型性能方面，微调后的LSTM模型在多个数据集上均实现了优于支持向量回归（SVR）、高斯过程回归（GPR）及非迁移LSTM的估计精度，平均仅需约8%的寿命数据（范围1.2%-8.0%）即可达到中位数平均绝对百分比误差（MAPE）≤1%。此外，通过敏感性分析，研究还验证了该方法在不同SOH阈值（EOL75、EOL80、EOL85、EOL90、EOL95）下的寿命终点预测误差较小（平均30次循环以内），显示出高泛化能力。

讨论部分指出，该研究首次为电池SOH估计提供了数据充分性的经验评估标准，其提出的PC和TC指标不仅具有数学意义，还反映出电池退化机制的内在物理过程（如热力学与动力学损耗的解耦）。尽管结论基于现有数据集，可能未覆盖极端退化机制，但多数据集的广泛验证仍具有较强的代表性。未来工作可进一步拓展至更多电池化学体系、运行条件及实时动态重校准机制，以增强在真实电池管理系统中的适用性。

总之，这项研究通过数据充分性框架为电池健康管理提供了一种经济可靠的解决方案，显著降低了数据获取与计算成本，为电池材料研究和算法集成提供了重要实践指导。